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    <title>Kafka消费者偏移量管理详解</title>
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<body class="antialiased">
    <!-- Hero Section -->
    <section class="hero text-white py-20 px-4 md:py-32">
        <div class="container mx-auto max-w-6xl">
            <div class="flex flex-col md:flex-row items-center">
                <div class="md:w-1/2 mb-10 md:mb-0">
                    <h1 class="text-4xl md:text-5xl font-bold mb-6">Kafka消费者偏移量管理</h1>
                    <p class="text-xl md:text-2xl opacity-90 mb-8">深入解析分布式消息队列中的关键机制</p>
                    <div class="flex flex-wrap gap-4">
                        <span class="px-4 py-2 bg-white bg-opacity-20 rounded-full">高可靠性</span>
                        <span class="px-4 py-2 bg-white bg-opacity-20 rounded-full">消息队列</span>
                        <span class="px-4 py-2 bg-white bg-opacity-20 rounded-full">分布式系统</span>
                    </div>
                </div>
                <div class="md:w-1/2 flex justify-center">
                    <div class="diagram-container w-full max-w-md">
                        <div class="mermaid">
                            graph LR
                                A[生产者] -->|发布消息| B[Kafka Broker]
                                B -->|消费消息| C[消费者]
                                C -->|提交偏移量| D[__consumer_offsets]
                                D -->|恢复偏移量| C
                        </div>
                    </div>
                </div>
            </div>
        </div>
    </section>

    <!-- Main Content -->
    <div class="container mx-auto max-w-6xl px-4 py-12">
        <!-- Introduction Section -->
        <section class="mb-20">
            <div class="content-card p-8 mb-8">
                <div class="flex items-start mb-6">
                    <i class="fas fa-info-circle icon-feature"></i>
                    <div>
                        <h2 class="text-3xl font-bold mb-4">Kafka实现消费者端的消息偏移量管理</h2>
                        <p class="text-lg leading-relaxed">
                            在分布式消息队列系统中，偏移量管理是确保消息不丢失、不重复消费的关键机制，尤其是在 Kafka 这样高吞吐量、高可用性的系统中，偏移量的管理不仅直接影响消息消费的可靠性，还关系到系统的容错性和可扩展性。
                        </p>
                    </div>
                </div>

                <div class="mt-8">
                    <div class="mermaid diagram-container">
                        graph TD
                            A[生产者] -->|消息| B[Kafka Broker]
                            B -->|分区| C[分区1]
                            B -->|分区| D[分区2]
                            B -->|分区| E[分区3]
                            F[消费者组] -->|消费| C
                            F -->|消费| D
                            G[消费者1] --> F
                            H[消费者2] --> F
                            I[消费者3] --> F
                            F -->|提交| J[__consumer_offsets]
                    </div>
                </div>
            </div>
        </section>

        <!-- Basic Concepts Section -->
        <section class="mb-20">
            <div class="content-card p-8">
                <div class="flex items-start mb-6">
                    <i class="fas fa-book icon-feature"></i>
                    <div>
                        <h2 class="text-3xl font-bold mb-4">消息偏移量的基本概念</h2>
                        <p class="text-lg leading-relaxed">
                            在 Kafka 中，<strong>消息偏移量（Offset）</strong> 是指在 Kafka 中一个特定分区内消息的唯一标识符，它是该分区内消息的位置标记。每个 Kafka 分区都是一个有序的消息队列，消息偏移量用来标识消息的顺序和位置。消费者通过这个偏移量来确定自己已经消费到哪条消息，并能够从上次消费的位置继续拉取消息。
                        </p>
                    </div>
                </div>

                <div class="grid md:grid-cols-2 gap-8 mt-8">
                    <div>
                        <h3 class="text-2xl font-bold mb-4 text-blue-600">1. 偏移量的结构与特点</h3>
                        <ul class="space-y-3">
                            <li class="flex items-start">
                                <i class="fas fa-check-circle text-green-500 mt-1 mr-2"></i>
                                <span><strong>唯一性</strong>：每个 Kafka 分区内的每条消息都有一个唯一的偏移量。偏移量是递增的，从 0 开始，每新增一条消息，偏移量加一。</span>
                            </li>
                            <li class="flex items-start">
                                <i class="fas fa-check-circle text-green-500 mt-1 mr-2"></i>
                                <span><strong>分区级别的偏移量</strong>：Kafka 的消息是按分区存储的，偏移量是针对每个分区独立维护的。这意味着每个分区内的消息都有独立的偏移量，消费者需要记录每个分区的偏移量来确保消费进度的持续性。</span>
                            </li>
                            <li class="flex items-start">
                                <i class="fas fa-check-circle text-green-500 mt-1 mr-2"></i>
                                <span><strong>消费位置标记</strong>：消费者通过偏移量来标记当前已消费消息的位置。当消费者向 Kafka 请求消息时，它会告知 Kafka 上次成功消费的偏移量，Kafka 会返回从该位置开始的消息。</span>
                            </li>
                        </ul>
                    </div>
                    <div>
                        <h3 class="text-2xl font-bold mb-4 text-blue-600">2. 偏移量的生命周期</h3>
                        <div class="highlight-box p-6 rounded-lg">
                            <p class="mb-4">偏移量的管理在 Kafka 中非常重要，偏移量决定了消费者能够获取哪些消息，未提交或已提交的偏移量会影响消费者的行为。</p>
                            <ul class="space-y-3">
                                <li class="flex items-start">
                                    <i class="fas fa-arrow-right text-blue-500 mt-1 mr-2"></i>
                                    <span><strong>提交偏移量</strong>：消费者消费消息后，需要提交偏移量，以便在下次启动时能够从正确的位置恢复消费。Kafka 支持自动提交和手动提交偏移量两种方式。</span>
                                </li>
                                <li class="flex items-start">
                                    <i class="fas fa-arrow-right text-blue-500 mt-1 mr-2"></i>
                                    <span><strong>未提交的偏移量</strong>：如果消费者消费了消息，但没有及时提交偏移量，Kafka 会认为该消费者未确认消费进度。如果该消费者宕机或重新启动，它将从上次提交的偏移量处继续消费。</span>
                                </li>
                            </ul>
                        </div>
                    </div>
                </div>

                <div class="mt-8">
                    <h3 class="text-2xl font-bold mb-4 text-blue-600">3. 偏移量存储</h3>
                    <p>在 Kafka 中，偏移量的存储是一个关键点。Kafka 提供了两种方式来存储消费者的偏移量：</p>
                    
                    <div class="grid md:grid-cols-2 gap-6 mt-6">
                        <div class="p-6 border border-gray-200 rounded-lg">
                            <h4 class="text-xl font-bold mb-3 text-purple-600">Kafka 内部存储（__consumer_offsets 主题）</h4>
                            <p>Kafka 自 0.9 版本起，将消费者的偏移量存储在一个特殊的内部主题 <code class="bg-gray-100 px-2 py-1 rounded">__consumer_offsets</code> 中。这使得 Kafka 不再依赖于外部的存储系统（如 ZooKeeper），并提供了更加高效和可靠的偏移量管理机制。偏移量会以消费组（Consumer Group）为单位进行存储，每个消费组可以独立存储自己的偏移量。</p>
                        </div>
                        <div class="p-6 border border-gray-200 rounded-lg">
                            <h4 class="text-xl font-bold mb-3 text-purple-600">外部存储（早期版本的做法）</h4>
                            <p>在 Kafka 0.9 之前，偏移量是保存在 ZooKeeper 中的。由于 ZooKeeper 的设计不适合存储大量数据，Kafka 将偏移量存储迁移到内部的 Kafka 主题中，从而减少了对 ZooKeeper 的依赖，提高了性能和可靠性。</p>
                        </div>
                    </div>
                </div>
            </div>
        </section>

        <!-- Management Methods Section -->
        <section class="mb-20">
            <div class="content-card p-8">
                <div class="flex items-start mb-6">
                    <i class="fas fa-cogs icon-feature"></i>
                    <div>
                        <h2 class="text-3xl font-bold mb-4">消费者偏移量的管理</h2>
                        <p>
                            消费者偏移量管理的核心目的是确保消费者从正确的位置开始消费消息，并能够应对消息的重处理和故障恢复。偏移量管理主要包括以下几种方式：
                        </p>
                    </div>
                </div>

                <div class="grid md:grid-cols-2 gap-8 mt-8">
                    <div>
                        <div class="p-6 bg-blue-50 rounded-lg">
                            <h3 class="text-2xl font-bold mb-4 text-blue-600">1. 自动提交偏移量</h3>
                            <p>消费者在每次拉取消息时，Kafka 会自动提交消费的偏移量。此时，消费者无需显式提交偏移量。自动提交方式适合对消息消费的精确度要求不高的场景。例如，可以通过设置 <code class="bg-blue-100 px-1 py-0.5 rounded">enable.auto.commit=true</code> 和 <code class="bg-blue-100 px-1 py-0.5 rounded">auto.commit.interval.ms</code> 来控制自动提交的频率。</p>
                            <div class="code-block mt-4">
                                <span class="code-keyword">Properties</span> props = <span class="code-keyword">new</span> <span class="code-keyword">Properties</span>();<br>
                                props.put(<span class="code-string">"enable.auto.commit"</span>, <span class="code-string">"true"</span>);<br>
                                props.put(<span class="code-string">"auto.commit.interval.ms"</span>, <span class="code-string">"1000"</span>); <span class="code-comment">// 每1秒提交一次</span>
                            </div>
                        </div>
                    </div>
                    <div>
                        <div class="p-6 bg-purple-50 rounded-lg">
                            <h3 class="text-2xl font-bold mb-4 text-purple-600">2. 手动提交偏移量</h3>
                            <p>消费者通过调用 <code class="bg-purple-100 px-1 py-0.5 rounded">commitSync()</code> 或 <code class="bg-purple-100 px-1 py-0.5 rounded">commitAsync()</code> 显式提交偏移量。手动提交可以让开发者更精确地控制何时提交偏移量，通常在消息成功处理后提交，确保消息的可靠消费。</p>
                            <div class="code-block mt-4">
                                <span class="code-keyword">try</span> {<br>
                                &nbsp;&nbsp;<span class="code-comment">// 处理消息...</span><br>
                                &nbsp;&nbsp;consumer.commitSync(); <span class="code-comment">// 同步提交</span><br>
                                } <span class="code-keyword">catch</span> (Exception e) {<br>
                                &nbsp;&nbsp;<span class="code-comment">// 处理异常</span><br>
                                }
                            </div>
                        </div>
                    </div>
                </div>

                <div class="mt-8">
                    <h3 class="text-2xl font-bold mb-4 text-blue-600">3. 偏移量的回溯与重置</h3>
                    <p>在某些场景中，消费者可能需要从某个特定的偏移量或时间戳开始重新消费消息，这时可以进行偏移量回溯或重置：</p>
                    
                    <div class="grid md:grid-cols-2 gap-6 mt-6">
                        <div class="p-6 border border-gray-200 rounded-lg">
                            <h4 class="text-xl font-bold mb-3">回溯到特定偏移量</h4>
                            <p>消费者可以手动设置偏移量，回溯到某个特定的消息进行重新消费。这个操作通常用于修复错误或者需要重新处理历史消息的场景。</p>
                            <div class="code-block mt-4">
                                TopicPartition partition = <span class="code-keyword">new</span> TopicPartition(<span class="code-string">"topic"</span>, 0);<br>
                                consumer.seek(partition, 100); <span class="code-comment">// 重置到偏移量100</span>
                            </div>
                        </div>
                        <div class="p-6 border border-gray-200 rounded-lg">
                            <h4 class="text-xl font-bold mb-3">基于时间戳回溯</h4>
                            <p>Kafka 允许消费者通过指定时间戳来回溯，消费者可以选择从某个时间点开始消费消息。这对于从某个历史时间点获取数据很有帮助。</p>
                            <div class="code-block mt-4">
                                <span class="code-keyword">long</span> timestamp = System.currentTimeMillis() - 3600000; <span class="code-comment">// 1小时前</span><br>
                                Map&lt;TopicPartition, OffsetAndTimestamp&gt; offsets = <br>
                                &nbsp;&nbsp;consumer.offsetsForTimes(Collections.singletonMap(partition, timestamp));
                            </div>
                        </div>
                    </div>
                </div>

                <div class="mt-8">
                    <h3 class="text-2xl font-bold mb-4 text-blue-600">4. 消费者偏移量的容错性</h3>
                    <p>为了确保消费者即使在发生故障时也能继续从正确的地方开始消费，Kafka 提供了偏移量的容错机制：</p>
                    
                    <div class="grid md:grid-cols-2 gap-6 mt-6">
                        <div class="p-6 bg-indigo-50 rounded-lg">
                            <h4 class="text-xl font-bold mb-3 text-indigo-600">精确一次语义（Exactly-Once Semantics, EOS）</h4>
                            <p>Kafka 提供了精确一次语义，保证即使在发生网络重试、消费者崩溃等情况时，偏移量也能准确记录，避免重复消费或漏消费的情况。</p>
                        </div>
                        <div class="p-6 bg-indigo-50 rounded-lg">
                            <h4 class="text-xl font-bold mb-3 text-indigo-600">消费者组的容错性</h4>
                            <p>每个 Kafka 消费者组都有独立的偏移量记录。即使某个消费者崩溃，其他消费者可以继续消费该组未消费的消息，并从 <code class="bg-indigo-100 px-1 py-0.5 rounded">__consumer_offsets</code> 主题中恢复偏移量。</p>
                        </div>
                    </div>
                </div>
            </div>
        </section>

        <!-- Storage Methods Section -->
        <section class="mb-20">
            <div class="content-card p-8">
                <div class="flex items-start mb-6">
                    <i class="fas fa-database icon-feature"></i>
                    <div>
                        <h2 class="text-3xl font-bold mb-4">Kafka 消费者偏移量的存储方式</h2>
                        <p>
                            Kafka 消费者偏移量是 Kafka 中管理消息消费进度的核心元素。它记录了每个消费者（或消费者组）在每个分区中已消费到哪一条消息，确保消费者可以从正确的位置恢复消费。Kafka 为消费者偏移量提供了两种存储方式：<strong>Kafka 内部存储</strong>和<strong>外部存储</strong>（早期的方式）。
                        </p>
                    </div>
                </div>

                <div class="mt-8">
                    <div class="mermaid diagram-container">
                        graph LR
                            A[Kafka 0.9+] -->|内部存储| B[__consumer_offsets主题]
                            C[Kafka 0.8] -->|外部存储| D[ZooKeeper]
                            B --> E[高性能]
                            B --> F[高可靠性]
                            B --> G[可扩展]
                            D --> H[性能瓶颈]
                            D --> I[扩展性差]
                    </div>
                </div>

                <div class="grid md:grid-cols-2 gap-8 mt-8">
                    <div>
                        <h3 class="text-2xl font-bold mb-4 text-blue-600">1. Kafka 内部存储（__consumer_offsets 主题）</h3>
                        <p>Kafka 从 0.9 版本开始引入了将消费者偏移量存储在 Kafka 自身的 <code class="bg-blue-100 px-1 py-0.5 rounded">__consumer_offsets</code> 主题中的方式，这样避免了之前依赖 ZooKeeper 的问题。</p>
                        
                        <h4 class="text-xl font-bold mt-6 mb-3">1.1 存储位置</h4>
                        <ul class="space-y-2">
                            <li><code class="bg-gray-100 px-1 py-0.5 rounded">__consumer_offsets</code> <strong>主题</strong>：Kafka 会为每个消费者组在 <code class="bg-gray-100 px-1 py-0.5 rounded">__consumer_offsets</code> 主题中存储偏移量信息。</li>
                            <li><strong>分布式存储</strong>：偏移量信息被分布在 Kafka 集群中的多个节点上，通过分区机制保证偏移量信息的高可用和可扩展性。</li>
                        </ul>

                        <h4 class="text-xl font-bold mt-6 mb-3">1.2 高可用性与容错性</h4>
                        <ul class="space-y-2">
                            <li><strong>复制机制</strong>：Kafka 内部的 <code class="bg-gray-100 px-1 py-0.5 rounded">__consumer_offsets</code> 主题是具备高可用性的，它采用与普通 Kafka 主题相同的复制策略。</li>
                            <li><strong>可靠性</strong>：由于偏移量是存储在 Kafka 自身的主题中，这意味着 Kafka 不再依赖外部系统来存储偏移量，提高了系统的可靠性和性能。</li>
                        </ul>
                    </div>
                    <div>
                        <h3 class="text-2xl font-bold mb-4 text-blue-600">2. 外部存储（ZooKeeper 存储）</h3>
                        <p>在 Kafka 0.8 版本及更早版本中，偏移量是存储在 <strong>ZooKeeper</strong> 中的。ZooKeeper 是一个分布式协调工具，它可以用于维护消费者偏移量的状态。</p>
                        
                        <h4 class="text-xl font-bold mt-6 mb-3">2.1 存储方式</h4>
                        <ul class="space-y-2">
                            <li><strong>ZooKeeper 节点存储</strong>：每个消费者组的偏移量会以节点的形式存储在 ZooKeeper 的一个特定路径下。</li>
                            <li><strong>高延迟与性能瓶颈</strong>：ZooKeeper 的性能瓶颈主要体现在对大量数据的读写操作上。</li>
                        </ul>

                        <h4 class="text-xl font-bold mt-6 mb-3">2.2 数据一致性问题</h4>
                        <ul class="space-y-2">
                            <li><strong>分布式一致性</strong>：ZooKeeper 保证分布式一致性，但它并不适合频繁更新的数据存储。</li>
                            <li><strong>单点故障</strong>：虽然 ZooKeeper 具备高可用性，但它依赖于中心化的协调机制。</li>
                        </ul>

                        <div class="mt-6 p-4 bg-yellow-50 border-l-4 border-yellow-400">
                            <p class="font-semibold">从 Kafka 0.9 版本开始，Kafka 将偏移量存储的责任完全交给了 Kafka 自身，这避免了对 ZooKeeper 的依赖，提高了系统的整体性能和可靠性。</p>
                        </div>
                    </div>
                </div>

                <div class="mt-8">
                    <h3 class="text-2xl font-bold mb-4 text-blue-600">3. 偏移量存储的对比与演变</h3>
                    <div class="overflow-x-auto">
                        <table class="comparison-table">
                            <thead>
                                <tr>
                                    <th>特性</th>
                                    <th>Kafka 内部存储（__consumer_offsets 主题）</th>
                                    <th>ZooKeeper 存储</th>
                                </tr>
                            </thead>
                            <tbody>
                                <tr>
                                    <td><strong>存储位置</strong></td>
                                    <td>Kafka 集群中的专用主题</td>
                                    <td>ZooKeeper 中的节点</td>
                                </tr>
                                <tr>
                                    <td><strong>存储方式</strong></td>
                                    <td>顺序写入，采用 Kafka 高效的日志存储格式</td>
                                    <td>节点存储，不适合高频更新</td>
                                </tr>
                                <tr>
                                    <td><strong>容错性</strong></td>
                                    <td>通过 Kafka 的副本机制保证高可用</td>
                                    <td>依赖 ZooKeeper 的高可用</td>
                                </tr>
                                <tr>
                                    <td><strong>性能</strong></td>
                                    <td>高性能，优化了偏移量的读写操作</td>
                                    <td>可能会造成性能瓶颈</td>
                                </tr>
                                <tr>
                                    <td><strong>扩展性</strong></td>
                                    <td>具备良好的扩展性</td>
                                    <td>扩展性差</td>
                                </tr>
                                <tr>
                                    <td><strong>一致性保障</strong></td>
                                    <td>Kafka 自身的副本机制保障一致性</td>
                                    <td>ZooKeeper 的分布式一致性</td>
                                </tr>
                                <tr>
                                    <td><strong>适用性</strong></td>
                                    <td>大规模集群，适合高并发消费场景</td>
                                    <td>小规模集群，低并发消费场景</td>
                                </tr>
                            </tbody>
                        </table>
                    </div>
                </div>

                <div class="mt-8">
                    <h3 class="text-2xl font-bold mb-4 text-blue-600">4. 消费者偏移量存储的最佳实践</h3>
                    <ul class="space-y-3">
                        <li class="flex items-start">
                            <i class="fas fa-check-circle text-green-500 mt-1 mr-2"></i>
                            <span><strong>使用 Kafka 内部存储</strong>：Kafka 0.9 版本后，建议使用 Kafka 自身的 <code class="bg-gray-100 px-1 py-0.5 rounded">__consumer_offsets</code> 主题来存储偏移量信息。</span>
                        </li>
                        <li class="flex items-start">
                            <i class="fas fa-check-circle text-green-500 mt-1 mr-2"></i>
                            <span><strong>定期监控偏移量</strong>：消费者组的偏移量信息对于确保消息的顺利消费至关重要，定期监控和分析偏移量的分布情况可以帮助及时发现消费滞后或偏移量丢失等问题。</span>
                        </li>
                        <li class="flex items-start">
                            <i class="fas fa-check-circle text-green-500 mt-1 mr-2"></i>
                            <span><strong>手动提交偏移量</strong>：为了确保消费者不漏掉任何消息，推荐采用手动提交偏移量的方式。手动提交偏移量允许开发者在消息处理完毕且成功后提交，从而确保消息的可靠性。</span>
                        </li>
                        <li class="flex items-start">
                            <i class="fas fa-check-circle text-green-500 mt-1 mr-2"></i>
                            <span><strong>使用高副本因子</strong>：为了保障偏移量的高可用性，建议设置 <code class="bg-gray-100 px-1 py-0.5 rounded">__consumer_offsets</code> 主题的副本因子为至少 3，确保即使 Kafka 集群中的部分节点宕机，偏移量信息仍然可用。</span>
                        </li>
                    </ul>
                </div>
            </div>
        </section>

        <!-- Summary Section -->
        <section class="mb-20">
            <div class="content-card p-8">
                <div class="flex items-start mb-6">
                    <i class="fas fa-lightbulb icon-feature"></i>
                    <div>
                        <h2 class="text-3xl font-bold mb-4">关键总结</h2>
                        <p>Kafka 的消费者偏移量管理是确保消息可靠消费的核心机制，理解其工作原理对于构建高可靠的消息处理系统至关重要。</p>
                    </div>
                </div>

                <div class="grid md:grid-cols-3 gap-6 mt-8">
                    <div class="p-6 bg-blue-50 rounded-lg">
                        <i class="fas fa-sync-alt text-blue-500 text-2xl mb-3"></i>
                        <h3 class="text-xl font-bold mb-2">偏移量提交策略</h3>
                        <p>自动提交简单高效但可靠性低，手动提交更加精确但需要更多控制。</p>
                    </div>
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                        <h3 class="text-xl font-bold mb-2">存储机制</h3>
                        <p>Kafka 内部存储（__consumer_offsets）提供了高性能和高可用性，是当前的最佳实践。</p>
                    </div>
                    <div class="p-6 bg-indigo-50 rounded-lg">
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                        <h3 class="text-xl font-bold mb-2">容错机制</h3>
                        <p>精确一次语义(EOS)和消费者组机制确保了消息处理的可靠性和容错性。</p>
                    </div>
                </div>

                <div class="mt-8">
                    <div class="highlight-box p-6 rounded-lg">
                        <h3 class="text-2xl font-bold mb-4">最佳实践建议</h3>
                        <ul class="space-y-3">
                            <li class="flex items-start">
                                <i class="fas fa-check-circle text-green-500 mt-1 mr-2"></i>
                                <span>对于关键业务系统，优先使用手动提交偏移量以确保消息处理的可靠性</span>
                            </li>
                            <li class="flex items-start">
                                <i class="fas fa-check-circle text-green-500 mt-1 mr-2"></i>
                                <span>监控消费者滞后(lag)指标，及时发现并处理消费延迟问题</span>
                            </li>
                            <li class="flex items-start">
                                <i class="fas fa-check-circle text-green-500 mt-1 mr-2"></i>
                                <span>合理配置__consumer_offsets主题的副本数和保留策略</span>
                            </li>
                            <li class="flex items-start">
                                <i class="fas fa-check-circle text-green-500 mt-1 mr-2"></i>
                                <span>考虑使用事务和精确一次语义(EOS)来实现最高级别的可靠性</span>
                            </li>
                        </ul>
                    </div>
                </div>
            </div>
        </section>
    </div>

    <!-- Footer -->
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                    <p class="text-gray-300">技术小馆</p>
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